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Divulgação - Defesa Nº 179
Aluno: Thyago de Amorim Monteiro
Título: “Estratégia de engenharia de tráfego em redes SDN através de algoritmos genéticos culturais”.
Orientador: Prof. Edison de Queiroz Albuquerque
Co-Orientador: Prof. Andson Marreiros Balieiro
Data-hora: 30/agosto/2018 (09:00h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – Mini-Auditório do Ecomp
Resumo:
“O grande crescimento do volume de tráfego na Internet e a heterogeneidade das aplicações têm requisitado das redes de comunicação uma grande capacidade de resiliência e tornado o provimento de Qualidade de Serviço (QoS) às aplicações desafiador, onde o roteamento de pacotes apresenta um papel fundamental. At- ualmente, o algoritmo Shortest Path First (SPF) predomina nas redes para o cálculo de rotas e compõe o protocolo Open Shortest Path First (OSPF). Embora, ao longo do tempo, várias melhorias tenham sido propostas elas não são capazes de satisfazer as demandas atuais, oriundas de transmissão de eventos globais super- conectados e da cultura do live-view, que têm gerado tráfego de dados além da capacidade de adaptação do OSPF. Neste aspecto, a presente dissertação explora a engenharia de tráfego em uma rede definida por software (SDN), através de uma abordagem hibrida baseada em algoritmos genéticos e algoritmos culturais. A solução proposta foi implementada em um ambiente simulado e controlado visando garantir a validação da meta- heuística aplicada.”
Divulgação - Defesa Nº 178
Aluno: Daniel Ferreira da Silva
Título: “Aplicando Gamificação na Priorização de Requisitos em Projetos Ágeis”.
Orientador: Profa. Maria Lencastre P. Menezes e Cruz
Co-Orientador: Prof. João Henrique Correia Pimentel
Data-hora: 29/agosto/2018 (15:30h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-5
Resumo:
“Nos últimos anos, metodologias de desenvolvimento ágil de software têm sido amplamente utilizadas devido aos seus inúmeros benefícios, como o foco explícito na tarefa de criar valor de negócio e a potencial diminuição do risco do projeto. Softwares que não atendem às necessidades ou não agregam valor aos seus usuários tendem a enfrentar dificuldades no mercado. Sendo assim, as tarefas da Engenharia de Requisitos que envolvem elicitar, priorizar e gerenciar corretamente os requisitos, durante o desenvolvimento de software, são tarefas cruciais para o seu sucesso. Uma característica importante das metodologias ágeis é que a priorização dos requisitos é feita de maneira contínua e cíclica. Como ao final de cada iteração, o conjunto de requisitos entregue precisa agregar valor ao cliente, a entrega realizada é, na verdade, um conjunto de decisões a cerca dos requisitos e sua prioridade. Entretanto, motivar os stakeholders a participar voluntariamente e contribuir para a priorização de requisitos ainda é um problema em aberto. Apesar dos vários benefícios conhecidos das mais diversas técnicas de priorização de requisitos existentes, não se encontram na literatura abordagens com foco em atrair a atenção dos stakeholders para que elas sejam utilizadas efetivamente dentro das organizações. A gamificação (do inglês, gamification), é um conceito que surge como uma oportunidade de suprir essa carência. Um dos principais propósitos da gamificação é aumentar a motivação e engajamento dos usuários na execução de determinadas tarefas, deixando a competência de cada um emergir. Esta pesquisa tem como principal objetivo propor a utilização de gamificação dentro da tarefa de priorização de requisitos em projetos que utilizam metodologias ágeis. Seguindo os passos recomendados por um framework de gamificação já existente na literatura, este trabalho combina a técnica de priorização de requisitos Matriz de Wiegers com os alguns elementos de jogos. Para avaliar a proposta, uma ferramenta de apoio que permite a priorização colaborativa de estórias do usuário foi construída e utilizada em um experimento com dois grupos distintos de usuários. Um dos grupos utilizou a proposta com a camada de gamificação ativa, enquanto o outro grupo realizou a priorização sem esta camada. Os resultados encontrados sugerem que a abordagem proposta apresenta impactos positivos em alguns aspectos de engajamento na tarefa de priorização.”
Divulgação - Defesa Nº 177
Aluno: Rafaella Leandra Souza do Nascimento
Título: “Combinação de Regressores no Contexto de Mineração de Dados: Uma Aplicação Stacking”.
Orientadora: Profa. Roberta Andrade de Araújo Fagundes
Data-hora: 22/agosto/2018 (14:30h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-5
Resumo:
“Na área de Aprendizagem de Máquina os métodos de combinação de modelos consistem em poderosas técnicas e ganharam grande popularidade devido aos seus excelentes desempenhos de generalização. Os modelos combinados geralmente resultam em um desempenho muito melhor do que as técnicas base que os compõem. Diferentes modelos combinados no contexto de Mineração de Dados têm sido aplicados na predição de variáveis nas mais diferentes áreas de estudo utilizando técnicas de classificação e regressão. Dito isto, o presente estudo descreve as etapas de uma metodologia de Mineração de Dados para a construção de modelos combinados. Foi realizado o desenvolvimento de um modelo de regressão Stacking (ou empilhamento de modelos) de forma que os resultados obtidos e analisados ajudem a ratificar sua eficiência na predição de variáveis de conjuntos de dados reais. Técnicas de regressão paramétricas (modelos lineares) e não-paramétricas (Support Vector Regression) foram consideradas na aplicação. Para avaliar o modelo proposto criou-se um ambiente experimental, utilizando bases de dados reais e simuladas. O desempenho do modelo foi medido pelo erro de predição, aplicando simulações Monte Carlo.”
O Programa
